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【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング26 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/
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177: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9bda-+sb9 [223.217.165.240]) [sage] 2019/10/10(木) 00:17:00.40 ID:O5ET7Lyz0 わら。×規定 自分がわかってませんでした。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/177
178: デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.200]) [] 2019/10/10(木) 02:31:31.78 ID:eF+ihzDEM グレブナー基底は重要だな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/178
179: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.224.230]) [] 2019/10/10(木) 06:52:08.55 ID:H/x/U9NKM >>160 勉強のためにスクラッチで書くならpythonがオススメ。ネットに情報が多いから 仕事のためならC一択 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/179
180: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.224.230]) [] 2019/10/10(木) 06:53:03.85 ID:H/x/U9NKM >>169 何故そこでcolabが出さない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/180
181: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa51-CdT3 [182.251.153.117]) [sage] 2019/10/10(木) 10:19:46.41 ID:xGOoNgUAa 統計学を理解できていないのに理解したと思い込んだ人はこういう頓珍漢なことを平気で言い出す @Inetgate: @usukutilife @u874072e 一般的な統計処理において、標本数が30を超える場合には正規分布を仮定できますが、 えん さんが調べた結果だと全然正規分布になってないので、食べログの数値操作疑惑、真っ黒じゃねーかと。 https://twitter.com/Inetgate/status/1181488204068749312 https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/181
182: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.224.230]) [sage] 2019/10/10(木) 10:23:07.08 ID:H/x/U9NKM 母集団の分布が正規分布に従うと"仮定"すれば、間違ってない意見だな 仮定すれば http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/182
183: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.224.230]) [sage] 2019/10/10(木) 10:25:56.74 ID:H/x/U9NKM って、もとのグラフをみたらbin数がやばかった・・・ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/183
184: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa13-NJTS [111.239.59.242]) [sage] 2019/10/10(木) 14:07:25.58 ID:9SEfnsqfa 標本抽出の仕方がランダムサンプリングで 母集団が正規分布の時だけに成り立つことを言っているな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/184
185: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0da5-X53N [42.127.86.111]) [sage] 2019/10/10(木) 18:30:07.85 ID:7gKn5Xz20 競馬あてて見たいんだけど特徴量として前5走を使いたいんだけどどんな実装にすればいいのかな どなたかヒントいただけないでしょうか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/185
186: デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF93-1wBF [103.5.142.122]) [] 2019/10/10(木) 18:50:01.66 ID:i+8+28k+F 前走の結果より血統でやった方が良いって先輩は言ってた http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/186
187: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ e377-vt6R [115.38.57.104]) [sage] 2019/10/10(木) 18:56:00.12 ID:cL0M7hVK0 入力で与えるのが出馬一覧とかで順番の意味を無くしたいならPointNetとかの構造を真似したりすればいいんじゃない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/187
188: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9501-o74w [126.25.129.72]) [sage] 2019/10/10(木) 21:27:00.23 ID:aZnaY5Is0 >>180 あれ、逆にわかりずらいと思うんだが。 環境設定がすげーわかりずれーわ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/188
189: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa13-NJTS [111.239.56.45]) [sage] 2019/10/10(木) 23:11:06.33 ID:bdrwblpoa >>185 ググればソースコード付きでいろいろ出てくるが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/189
190: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb10-vzjJ [153.131.102.129]) [] 2019/10/11(金) 08:18:38.76 ID:mCGV3tUv0 >>184 中心極限定理の話しで 標本数を30にした平均値の分布は 元の分布に関係なく正規分布とみなせるって事だよな 食べログの分布もその分布から標本を30取り出して 平均値を求める操作を10000回繰り返して 平均値の分布を描くと正規分布に近くなるはず http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/190
191: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0da5-X53N [42.127.86.111]) [sage] 2019/10/11(金) 11:53:47.65 ID:BrwAZKhG0 >>186 血統も絡めてるよていだけど、前走も大事かなと思いまして。 >>187 前走ではAの馬に負けてるから今回も厳しそう、とかの特徴を抽出したいなと思いまして、順序はそれなりに大事なのかなと考えています。 >>189 巷にあるコードよりも、より順序を重視する方法が無いものかなと。 数値やカテゴリーなどの特徴ではなく、多次元特徴を一つの特徴量として扱うことができないかなという感じです。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/191
192: デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF93-1wBF [103.5.142.233]) [] 2019/10/11(金) 11:58:01.09 ID:hkXt1GtmF 重量ハンデは？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/192
193: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.225.81]) [sage] 2019/10/11(金) 14:41:23.78 ID:uWNk0GcMM アルバイトでデータ解析やってる人間の意見としては、 とにかく役立ちそうな特徴量を選択せずにぶち込めるだけぶち込んで、 一度xgbかcgbを回してみればいいんじゃない そうすれば重要な特徴量が何か抽出できるでしょ 話はそれからよ 勝ち馬をよく当てる人が何を大切にしているか調べることからはじめるべき http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/193
194: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7dda-C28+ [114.187.197.203]) [sage] 2019/10/12(土) 10:11:52.93 ID:UGc1lgsI0 馬を株の銘柄に置き換えてリターンとリスク(分散)を元に 共分散使って有効フロンティアの曲線を引いて 無差別曲線と接する部分の比を見てパーセンテージの高い順に馬を買うってのは？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/194
195: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 653c-b92j [118.240.95.156]) [] 2019/10/13(日) 00:20:47.58 ID:kaSZg9r20 >>184 すでに指摘されているが、母集団の分布は正規分布である必要はない >>190 中心極限定理の話(前半の話)はそうだけども、後半の部分は何が言いたいのかよく分からない 食べログの評点は一人当たり整数値の1~5を付けられる(ある店舗における点数分布をAとする) 各店舗は添付ごとにN人の評価の平均を平均点として算出する(各店舗の平均点分布をBとし、これが話題となっている分布) Aの採点を行うのが一般人であると仮定すると、各店舗は同一の母集団確率分布に従うものと仮定でき、各店舗の確率変数X1, X2, …, XNは同一の母集団確率分布からのランダムサンプルと考えられる 大数の法則により、標本平均(分布Bのこと)は母集団の平均に近づき正規分布になる 標本数30以上というのはNが30以上ということで、この部分は残念ながら自明ではない ある焼肉屋の評価は67件から構成されているが、別の焼肉屋は2件となっている つまり最大限「食べログ」を擁護するのであれば、標本数が30以上ではないため前提条件が間違っている、ということだろうか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/195
196: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa51-CdT3 [182.251.152.98]) [sage] 2019/10/13(日) 00:57:27.47 ID:0ePwtCDKa 各店の平均化する前の採点が同一母集団に従うという仮定に無理がありすぎる 例えばラーメン屋とスイーツ店の採点者が同じ傾向の採点するなんて仮定は不自然 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/196
197: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 653c-3Hkb [118.240.95.156]) [sage] 2019/10/13(日) 00:59:42.54 ID:kaSZg9r20 >>196 すまん、焼肉屋しか見てなかった 実にその通り http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/197
198: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-KA+R [106.161.128.168]) [] 2019/10/13(日) 06:54:46.01 ID:ObLeezZqa >>159 Juliaでしょう。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/198
199: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-KA+R [106.161.128.168]) [] 2019/10/13(日) 06:56:55.49 ID:ObLeezZqa >>160 Flux http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/199
200: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb10-vzjJ [153.131.102.129]) [] 2019/10/13(日) 07:21:13.99 ID:Fxu1r5BT0 >>195 大数の法則は標本数を増やすと標本平均が母平均に近づくということ 中心極限定理は平均値の分布に関する定理 食べログの評価の数が30になった時点で平均値を計算して 一度リセットするのを繰り返す その平均値の分布は正規分布に近づく 今の評価の分布がその店に行く人の評価の分布を表している のであれば今の評価分布から30標本を取って平均値を求める 操作を復元抽出で繰り返しても同じような結果になるだろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/200
201: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb10-vzjJ [153.131.102.129]) [] 2019/10/13(日) 07:23:54.12 ID:Fxu1r5BT0 ある店の評価分布は標本数が多くなっても正規分布になるとは言えない 分散が広くなるのはその店のサービスや品質が安定していない事が原因になりうる その店の特徴が分布に反映される 同様に店を評価する側の特徴も反映されるだろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/201
202: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM89-ToAo [202.214.125.165]) [sage] 2019/10/13(日) 07:58:04.98 ID:S6cUkNQoM 深層学習の凄いことのひとつは特徴量を人が設計する必要がない、と本とかに書いてありますが、どう理解すればいいのか分からず教えてください！ ここでいう深層学習とはニューラルネットのことですか？(線形回帰やSVMと違って説明変数を人間が決めてないから？ ) http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/202
203: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8302-o74w [101.142.8.160]) [sage] 2019/10/13(日) 08:07:52.14 ID:A69S9ntC0 レビューを投稿する行動を取る時点で母集団にサンプルバイアス http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/203
204: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 653c-3Hkb [118.240.95.156]) [sage] 2019/10/13(日) 08:55:43.76 ID:kaSZg9r20 >>201 言ってることの一つ一つは正しいことは理解できるんだけど、何が言いたいのか理解できないんだ 食べログが評価を操作しているかどうか、は今説明してくれた事を駆使すれば判別できるんだろうか？ あるいは、Twitterの書き込みのおかしさ、は今説明してくれた事を駆使すれば、ココがおかしいと指摘されるんだろうか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/204
205: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa51-vt6R [182.251.195.232]) [sage] 2019/10/13(日) 09:26:19.57 ID:vNAU+AUMa >>201 各店舗の分散は各店舗の分布には影響しても全店舗の平均値の分布には影響しないでしょ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/205
206: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa51-CdT3 [182.251.154.80]) [sage] 2019/10/13(日) 10:08:21.52 ID:uKg8mtfTa 中心極限定理はあくまで「同一の母集団から得た独立な確率変数であれば、十分な数の平均値を集めたものの分布が正規分布に近似できる」というもの 全店舗の採点者が同一の基準に従う採点を行うという前提が成り立たなければ成立しない定理 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/206
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